党亚男
- 作品数：4 被引量：13H指数：3
- 供职机构：太原理工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：山西省青年科技研究基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于几何参数特征与决策树支持向量机的猪只姿态分类被引量：3
- 2015年
- 为了研究分类与猪只行为及精神状况相关的姿态,试验提出了一种基于几何参数特征与决策树支持向量机的猪只姿态分类方法,首先根据猪只行为学特征并借鉴前人的研究成果选择5种相关的姿态,包括躺卧、侧面抬头站立、侧面低头站立、侧面平视站立以及正面站立,并以此建立猪只姿态样本库,再针对所研究姿态的图像形状特点,提出利用圆形度、高宽比、伸长度、质高比、质左比、质心左右比、最高点左右比、左(右)夹角余弦与左(右)抬头度11个几何参数特征作为描述姿态的图像特征,最后利用决策树支持向量机(DT-SVM)进行猪只姿态分类。结果表明:与1-V-1多分类支持向量机(1-V-1 SVM)与Ada Boost分类算法相比较,DT-SVM的分类精度较高,耗时较短。说明所选取的特征可以有效地描述猪只姿态。
- 谢徵田建艳王芳党亚男
- 关键词：机器视觉技术
- 基于特征提取及特征优选的猪只姿态识别研究
- 猪只姿态识别是猪只行为分析和数字化养殖的重要前期工作，为了快速并准确的识别出猪只姿态，本文提出基于特征优选的猪只姿态识别方法。采用智能监控的方式来代替人工观察，再结合模式识别理论来识别出猪只姿态。该方法不仅减少了工作人员...
- 党亚男
- 关键词：均值漂移粗糙集图像处理边缘检测
- 文献传递
- 面向猪的姿态识别的特征优选方法研究被引量：5
- 2016年
- 猪的姿态识别是猪的行为分析和数字化养殖的重要前期工作,为了得到准确的猪的姿态,首先利用均值漂移图像分割算法、形态学操作及滤波处理技术来获取猪的二值图像;然后建立猪的备选几何参数特征集(圆形度F_1、矩形度F_2、伸长度F_3、质高比F_4和质心左右比F_5),并运用粗糙集的约简方法对其进行筛选;最后采用模板匹配算法优选出来最优特征组合。试验结果表明,针对不同的姿态识别对象,由于决策的目标不同,会选用不同的最优特征组合。其中,站立和躺卧姿态采用最优特征组合{F_1F_2}进行姿态识别,复杂程度降低的同时提高了识别率;平视、低头和抬头站立姿态采用最优特征组合{F_1F_2F_3F_4F_5}进行姿态识别,有较高的识别精度。
- 党亚男王芳田建艳谢徵
- 关键词：粗糙集
- 融合高斯混合建模和图像粒化的猪只目标检测被引量：4
- 2016年
- 为实现圈养猪只目标检测,克服高斯混合建模(GMM)不能很好地提取缓慢运动及静止目标的缺陷,试验提出了一种融合GMM和图像粒化的运动猪只目标检测方法,采用GMM提取图像运动像素,获取粗糙前景图;提出一种图像粒化方法,得到粒化图,将单个同质区域所包含的像素点聚集为一个图像粒;依据图像序列的前景图分析粒子运动属性,融合前景图和粒化图,最终得到精确的猪只目标检测。结果表明:本方法能有效检测缓慢运动和一段时间静止的猪只目标。
- 谢双云王芳田建艳党亚男
- 关键词：图像序列目标检测图像融合
